岗位描述
岗位职责
1、面向金融业务场景,负责 Agent 应用的方案设计、算法研发及业务落地,探索 Agent 自进化技术,构建 Agent 的自我反思和策略优化的迭代机制,推动 Agent 从原型验证到实际业务应用。
2、负责大模型的后训练优化,通过 SFT、OPD、RLVR等方法,提升模型在金融业务和 Agent 场景下的角色扮演、指令遵循、工具调用、任务规划等复杂问题解决能力,适配主流 Agent Harness。
3、建设面向大模型和 Agent 的数据与评测体系,负责数据收集、清洗、构造和质量分析,对 Agent 的效果、稳定性、可靠性和成本进行多维评测。
4、关注大模型与 Agent 领域的前沿进展,参与论文、专利等技术成果的撰写。
岗位要求
1、计算机、数学、软件、通信、人工智能等相关专业博士学历。
2、掌握大模型训练与对齐相关技术中的一项或多项,包括 SFT、DPO、OPD、RLVR、奖励建模等。
3、具备扎实的大模型基础和较强的编码能力,熟练掌握 Python 和 PyTorch;了解或使用过 verl、slime、vLLM 等模型训练、推理或服务框架者优先。
4、对大语言模型、强化学习或 Agent 技术有兴趣,具备较强的学习能力、问题分析能力和团队协作能力,能够针对实际问题开展实验、分析结果并持续优化。
5、有大模型、Agent 相关实习或项目经历,或在人工智能领域顶级会议发表论文者优先。
我们提供
充足的算力资源与高质量数据支持;
与国内多所高校共同探索大模型与 Agent 前沿方向的机会;
开放、扁平、鼓励创新的技术氛围;
完善的培养机制和从算法研究到业务落地的成长空间。